基于时序灰度图和分组ResNet的回转支承故障诊断

李云飞,苏文胜

(1.江苏省特种设备安全监督检验研究院，江苏无锡 214174；2.国家桥门式起重机械产品质量监督检验中心，江苏无锡 214174)

0 前言

回转支承作为旋转类起重机的重要转向部件，在运行时会受到多种力的作用，因此易出现故障。回转支承出现故障时维修成本高，而且可能会导致生产线停工，因此对回转支承进行故障诊断具有重大意义。回转支承部位产生的声发射信号复杂，需要对信号进行必要的处理以提高故障诊断的精度。文献[2]利用包络谱分析方法，有效消除了声发射信号中的背景噪声的影响，提取到了隐藏在信号中的特征。文献[4]运用EEMD方法，根据分解所得到的IMF分量很好地实现了回转支承的故障诊断。文献[5]针对多工况下滚动轴承故障声发射信号智能识别问题,提出了一种长短时记忆网络与迁移学习相结合的故障识别方法，端对端地实现多种工况下故障的实时在线智能监测。回转支承的转速低、特征频率小，传统的故障诊断方法具有一定的局限性，而且进行诊断的特征是人为选择的，不一定是最优的特征。深度学习方法可以从原始数据中自适应地提取特征，特征是计算机通过训练和学习得到的，因此在信号识别方面更有优势，常用的网络模型为卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)。模型的特征提取效果受结构和输入的影响，虽然也有基于一维卷积神经网络搭建的CNN网络，但是1D-CNN的学习能力有限，不能很好地提取到复杂工况中的声发射信号特征。CNN以图像为输入时，具有更好的特征提取能力。

综合上述研究，本文作者提出一种基于时序二维化和ResNet的回转支承声发射信号处理方法。通过灰度图编码方式将声发射信号编码为二维图像。以识别能力优越的ResNet模型搭建分组网络框架，并以此框架作为底层结构设计分类模型；重点关注图像的细节特征，使模型具备更好的特征提取能力，并准确区分声发射信号的时序差异性，以精准识别回转支承连接状态。结果表明：二维化后的声发射信号更加容易被识别和分类；所构建的模型可以更好地实现起重机回转支承声发射信号的识别，效果优于传统方法，具有较高的故障诊断精度。

1 声发射信号的时序二维化

灰度图(Gray Scale Image, GSI)可将白色与黑色两种颜色按照对数关系进行等级划分。灰度图可分为256阶，数字0代表全黑，数字255代表全白。灰度图编码方式可将一维时序信号编码为单通道的灰度图像，其核心思想是将长度为的时间序列编码成为×的矩阵，其中和、之间满足以下数量关系：

=×

(1)

对矩阵进行归一化处理，将矩阵中的数值全部转换为0～1内，转换公式为

(2)

得到归一化后的矩阵后，将矩阵中所有的数值进行灰度化处理，得到信号值在0～255之间的矩阵，就可以得到编码后的灰度图像。

=()×255.0

(3)

任何一个彩色图像都具备3个通道，由红、绿、蓝三原色组成，而灰度图只有一个通道，因此采用灰度图可以显著降低模型在训练时所需的内存和时间。图1所示为一维声发射信号及转换为的灰度图像。

图1 声发射信号及转化后的灰度图

2 基于分组ResNet的分类模型

CNN自从诞生以来，取得了较大发展，涌现出了各种各样的CNN模型。在初期，使用最多的是LeNet5模型，该模型是深度学习中最经典的模型，包含2个卷积、1个池化层、2个全连接层和1个输出层，这种方式也被称为平铺式网络结构。LeNet5在简单图像分类识别中发挥了较大优势，但是在较复杂的图像识别工作中，受限于模型层数限制，该模型不能很好地实现复杂图像的识别。为解决这个问题，相继出现了学习能力更加优秀的AlexNet、GoogLeNet和VGG，这些模型有着合理的结构和较深的层数，因此在对复杂图像识别方面优于传统的LeNet5模型。

但是在实际使用时，较深层次的网络没有达到预估的理想效果，虽然模型层数很多，但模型的训练精度却出现了下降，甚至深层次网络的表现比浅层次的网络更差。在理论上，网络的层数越深，网络可以提取到的特征参数就越复杂，所以深层次网络的表现应该比浅层网络好。研究发现，当模型深度过深时，容易出现梯度消失和梯度弥散问题，这使得深层次网络的识别效果比浅层次网络的识别效果差。ResNet在平铺的卷积神经网络上引入了Shortcut分支结构，使残差单元以跳层连接的形式实现，解决了反向传播过程中梯度无法更新的问题，有效地解决了CNN模型在设计时的层数限制，采用ResNet搭建的模型有更加优越的性能。残差神经网络(ResNet)中的Basic Block和Bottleneck Block结构如图2所示。

图2 残差网络结构

文中所用数据为通过声发射信号编码得到的灰度图像。为使模型在保留全部输入特征信息的同时又具备细节特征提取和抗噪声干扰的能力，避免网络过拟合，选择性能优越的ResNet18作为网络模型，并对网络参数进行优化，使它适用于文中所使用的灰度图。优化后的网络结构如图3所示。

图3 基于ResNet18网络的改进模型

优化后的网络模型将ResNet18模块作为子结构，每个子模块卷积核大小不同，以便更好地识别时频域特征图。将3个子模块的输出展平为一维张量，并通过设置3个全连接层以及Dropout操作防止过拟合现象的发生，通过Softmax输出分类结果。优化后的模型计算原理如图4所示。

图4 优化后的模型计算原理

3 试验结果分析

3.1 试验设置

试验中采用的回转支承为某船厂150T大型回转支承，结合工程实际信号开展试验，进行信号采集和处理。该回转支承型号为132.45.2800.03，运转速度为5 r/min。试验现场如图5所示。

图5 试验现场

试验所用传感器型号为SR150M谐振式传感器，频率为60～400 kHz，3个传感器等距环向布置。传感器采集到的信号经PAI前置放大器放大处理后，被SAEU2S型声发射主机接收，然后将数据传输给计算机。此次试验所设置信号采样频率为2 500 kHz、采样点数为4 096，经现场空采和断铅试验后，设定采集时的波形和参数门限为38 dB，以减少外界环境干扰。共采集了4种不同运动状态下的回转支承声发射信号数据，分别为内环、外环和滚动体故障，再加上正常状态信号，试验中共采集4种回转支承的声发射信号，如图6所示。

图6 实测回转支承信号

采集结束后共得到回转支承在4种运行状态下各60 min的声发射信号。根据需要将采集到的声发射信号分为两部分：一部分(采样50 min)作为训练数据，用于训练模型；另一部分(采样10 min)作为测试数据，用于验证模型，样本集划分如表1所示。经编码得到的4种信号灰度图如图7所示。

表1 样本集划分

图7 转换得到的灰度图

3.2 对比模型设置

回转支承部位的声信号复杂，在设计模型时需要解决的问题就是从复杂的信号中提取到可以很好地区分回转支承故障的信号，提高故障诊断精度。为评估文中所用模型的优越性，选取传统机器学习常用的SVM和BP神经网络分类器，以及深度学习中主流的CNN模型和自动编码器(SAE)作为对比。参与对比的试验算法有SVM、BP、SAE、1D-CNN、ResNet18、VGG16。

SVM本质上是一种二分类器，目的是从输入特征中学习一个0/1的分类模型。SAE类似于SVM，但SAE可以很好地实现多分类问题。BP神经网络是一种采用反向传播算法训练的多层反馈网络，训练后会得到输入-输出模式映射关系。

SVM和SAE需要具有较少特征的样本进行训练，而BP神经网络权值太多，也需要较少特征的样本来减小计算量。SVM和SAE所需的存储空间小，但是调参困难，SVM较难解决多分类问题。1D-CNN是由一维卷积核搭建的卷积神经网络，可实现信号的端到端识别，省去信号处理步骤，缺点是其特征提取能力较差，模型层数受限，对于复杂的信号难以实现分类。VGG16、ResNet18都是基于二维卷积神经网络搭建的，但是结构和层数都不同，特征提取能力优于采用一维卷积神经网络搭建的模型，但需要输入为二维图像。

各方法参数如下：(1)SVM以声发射信号时频域特征(fea)为输入，核函数选择RBF高斯径向基，惩罚因子为50，核函数半径为0.25；(2)BP神经网络以声发射信号时频域特征(fea)为输入，有10个隐含层和1个输出层；(3)1D-CNN以原始声发射信号(ori)为输入，有3个卷积、1个池化层、3个全连接层、1个输出层；(4)SAE以声发射信号时频域特征(fea)为输入，有5个全连接层、1个输出层；(5)VGG16以灰度图为输入，有13个卷积层、5个池化层、3个全连接层；(6)ResNet18以灰度图输入，有15个Basic Block模块、2个全连接层、1个输出层。

3.3 试验结果分析

在参与对比的模型里，SVM分类器的输入为声发射信号的时频域特征，较少样本即可完成模型的训练，因此不进行200次的迭代，其余每种算法都进行200轮次的迭代。经过迭代后，各模型的训练结果如图8所示。表2所示为最终的训练结果。

图8 不同模型训练结果

表2 不同诊断模型的诊断准确率

由图8和表2可知：BP神经网络分类器的最终损失函数值最大，最终分类准确率也最低；采用1D-CNN方式训练，训练损失值较大，其最终准确率也较低；SAE和VGG16模型最终损失值和准确率相近，SAE经过30轮次迭代后逐渐收敛，VGG16则是经过60轮迭代后趋于稳定，VGG16的最终准确率高于SAE；ResNet18和文中模型的初始准确率最高，损失值收敛最快，训练损失值小于其他模型，最终分类准确率也高于其他模型，但是ResNet18的准确率波动较大，呈现出不稳定的状态，而文中模型的测试准确率更加稳定，曲线更平滑，因此性能更好。

4 结论

本文作者以起重机大型回转支承为研究对象，以回转支承的声信号作为评价手段，针对回转支承的声信号进行数据重构，得到了灰度图。将灰度图作为文中所提改进模型的神经网络输入，通过对改进模型进行训练学习，获得具备较高精度的回转支承故障诊断模型。在此基础上，与传统的特征提取识别方法和传统分类模型进行对比。结果表明：文中所提方法的性能更优。